在当今金融市场中，银行理财产品的投资风险分散至关重要。为实现有效的风险分散，构建量化模型并加以应用成为关键。

量化模型的构建首先需要明确各种风险因素。市场风险，如利率波动、汇率变动等；信用风险，即交易对手无法履行合约的可能性；流动性风险，涉及资产能否迅速变现等。通过对这些风险因素的分析和量化，为后续模型的建立奠定基础。

在数据收集方面，需要获取大量的历史市场数据、理财产品的表现数据以及相关经济指标等。利用这些数据，可以运用统计学和数学方法，如回归分析、蒙特卡罗模拟等，来构建风险评估模型。

例如，通过回归分析，可以确定不同资产之间的相关性，从而优化资产配置以降低风险。蒙特卡罗模拟则能够模拟不同市场情况下理财产品的收益和风险状况，帮助投资者做出更合理的决策。

以下是一个简单的风险分散量化模型示例表格：

在应用量化模型时，要不断进行回测和优化。回测是将模型应用于历史数据，检验其准确性和有效性。根据回测结果，对模型参数进行调整和优化，以提高模型的预测能力和适应性。

同时，还需考虑宏观经济环境的变化。当经济形势发生重大转变时，模型中的参数和假设可能不再适用，需要及时进行重新评估和调整。

另外，投资者的风险偏好也是重要因素。量化模型应能够根据不同投资者的风险承受能力，提供个性化的投资组合建议。对于风险偏好较低的投资者，模型应侧重于配置低风险资产；而对于风险偏好较高的投资者，则可以适当增加高风险资产的比例。

总之，构建和应用银行理财产品投资风险分散的量化模型是一个复杂而持续的过程，需要综合考虑多方面的因素，不断完善和优化，以实现投资的稳健和增值。